Mask RCNN进行图像分割的代码
时间: 2024-02-16 11:05:02 浏览: 22
以下是用Python和Keras实现的Mask RCNN图像分割代码示例:
```python
import mrcnn.model as modellib
from mrcnn import visualize
from mrcnn.config import Config
from skimage import io
class MyConfig(Config):
NAME = "my_config"
IMAGES_PER_GPU = 1
NUM_CLASSES = 1 + 1
STEPS_PER_EPOCH = 100
DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.9
class MyDataset(utils.Dataset):
def load_dataset(self, dataset_dir):
self.add_class("dataset", 1, "object")
self.add_class("dataset", 2, "background")
self.add_image("dataset", image_id=1, path=dataset_dir+"/image.jpg", class_id=1)
self.add_image("dataset", image_id=2, path=dataset_dir+"/bg.jpg", class_id=2)
def load_mask(self, image_id):
info = self.image_info[image_id]
mask = [io.imread("path/to/mask")]
class_ids = [1]
return mask, class_ids
config = MyConfig()
model = modellib.MaskRCNN(mode="inference", config=config, model_dir='./')
model.load_weights("path/to/weights.h5", by_name=True)
image = io.imread("path/to/image")
results = model.detect([image], verbose=0)
r = results[0]
visualize.display_instances(image, r['rois'], r['masks'], r['class_ids'],
['BG', 'object'], r['scores'])
```
这里假设您已经有了一个包含图像和相应标记的数据集。通过创建自己的配置类和数据集类,您可以将Mask RCNN应用于自己的数据集,并使用训练好的权重来进行图像分割。在上面的代码中,我们加载了一个图像,并将其传递给模型进行预测。最后,我们使用可视化工具显示了分割结果。